Med ökningen av BigData-volymen och den enorma tillväxten inom molntjänster är banbrytande Analytics-verktyg har blivit nyckeln till att få en meningsfull analys av data. I den här artikeln ska vi diskutera de bästa BigData Analytics-verktygen och deras viktigaste funktioner.
- Apache Storm
- Talend
- CouchDB
- Apache Spark
- Skarvmaskin
- Plotly
- Azure HDInsight
- R
- Skytree
- Lumify
- Apache Hadoop
- Qubole
Big Data Analytics-verktyg
Apache Storm: Apache Storm är ett öppen källkod och gratis Big Data-beräkningssystem. Apache Storm är också en Apache-produkt med en realtidsram för dataströmshantering för stöd för vilket programmeringsspråk som helst. Det erbjuder distribuerat realtids, feltolerant bearbetningssystem. Med realtidsberäkningsfunktioner. Stormschemaläggare hanterar arbetsbelastning med flera noder med referens till topologikonfiguration och fungerar bra med The Hadoop Distributed File System (HDFS).
Funktioner:
- Det jämförs med att hantera en miljon 100 byte-meddelanden per sekund per nod
- Storm försäkra att dataenheten kommer att behandlas minst en gång.
- Stor horisontell skalbarhet
- Inbyggd feltolerans
- Starta om automatiskt vid kraschar
- Clojure-skriven
- Fungerar med Direct Acyclic Graph (DAG) topologi
- Utdatafiler är i JSON-format
- Den har flera användningsfall - realtidsanalys, loggbehandling, ETL, kontinuerlig beräkning, distribuerad RPC, maskininlärning.
Talang: Talend är ett big data-verktyg som förenklar och automatiserar big data-integration. Dess grafiska guide genererar inbyggd kod. Det möjliggör också integrering av stora data, hantering av masterdata och kontroll av datakvaliteten.
Funktioner:
- Effektiviserar ETL och ELT för Big data.
- Uppnå gnistens hastighet och skala.
- Påskyndar din övergång till realtid.
- Hanterar flera datakällor.
- Har flera kontakter under ett tak, vilket i sin tur gör att du kan anpassa lösningen enligt dina behov.
- Talend Big Data Platform förenklar användning av MapReduce och Spark genom att generera inbyggd kod
- Smartare datakvalitet med maskininlärning och bearbetning av naturligt språk
- Agile DevOps för att påskynda stora dataprojekt
- Effektivisera alla DevOps-processer
Apache CouchDB: Det är en öppen källkod, plattformsoberoende, dokumentorienterad NoSQL-databas som syftar till att använda och hålla en skalbar arkitektur. Det är skrivet på Erlang-språk. Couch DB lagrar data i JSON-dokument som kan nås på webben eller frågor med JavaScript. Den erbjuder distribuerad skalning med feltolerant lagring. Det möjliggör åtkomst till data genom att definiera Couch Replication Protocol.
hur man hittar längden på en matris i javascript
Funktioner:
- CouchDB är en databas med en nod som fungerar som alla andra databaser
- Det gör att du kan köra en enda logisk databasserver på valfritt antal servrar
- Den använder det allestädes närvarande HTTP-protokollet och JSON-dataformat
- dokumentinsättning, uppdateringar, hämtning och radering är ganska enkelt
- JSON-format (JavaScript Object Notation) kan översättas till olika språk
Apache Spark: Spark är också ett mycket populärt verktyg för stor dataanalys med öppen källkod. Spark har över 80 högnivåoperatörer för att göra enkla att bygga parallella appar. Den används i ett brett spektrum av organisationer för att bearbeta stora datamängder.
Funktioner:
- Det hjälper till att köra ett program i Hadoop-klustret, upp till 100 gånger snabbare i minnet och tio gånger snabbare på disken
- Det erbjuder belysning snabb bearbetning
- Stöd för sofistikerad analys
- Möjlighet att integrera med Hadoop och befintliga Hadoop-data
- Det tillhandahåller inbyggda API: er i Java, Scala eller Python
- Spark tillhandahåller databehandlingsfunktionerna i minnet, vilket är mycket snabbare än diskbearbetning som används av MapReduce.
- Dessutom fungerar Spark med HDFS, OpenStack och Apache Cassandra, både i molnet och lokalt, och lägger till ytterligare ett mångsidighetslager till big data-operationerför ditt företag.
Skarvmaskin: Det är ett stort dataanalysverktyg. Deras arkitektur är bärbar över offentliga moln som AWS, Azure och Google .
Funktioner:
- Det kan dynamiskt skala från några till tusentals noder för att möjliggöra applikationer i varje skala
- Splice Machine Optimizer utvärderar automatiskt varje fråga till de distribuerade HBase-regionerna
- Minska hanteringen, distribuera snabbare och minska risken
- Konsumera snabb strömmande data, utveckla, testa och distribuera maskininlärningsmodeller
Plotly: Plotly är ett analysverktyg som låter användare skapa diagram och instrumentpaneler för att dela online.
Funktioner:
- Omvandla enkelt alla data till iögonfallande och informativ grafik
- Det förser granskade industrier med detaljerad information om dators härkomst
- Plotly erbjuder obegränsad offentlig filhantering genom sin kostnadsfria gemenskapsplan
Azure HDInsight: Det är en Spark och Hadoop-tjänst i molnet. Det erbjuder stora datamolnutbud i två kategorier, Standard och Premium. Det ger ett företagskluster för organisationen att köra sina stora datamängder.
hur man konverterar ett tal till binärt i python
Funktioner:
- Pålitlig analys med en branschledande SLA
- Det erbjuder säkerhet och övervakning av företagsklass
- Skydda datatillgångar och utöka lokala säkerhets- och styrningskontroller till molnet
- En hög produktivitetsplattform för utvecklare och forskare
- Integration med ledande produktivitetsapplikationer
- Distribuera Hadoop i molnet utan att köpa ny hårdvara eller betala andra kostnader
R: R är ett programmeringsspråk och fri programvara och It's Compute statistik och grafik. R-språket är populärt bland statistiker och databearbetare för att utveckla statistisk programvara och dataanalys. R Language tillhandahåller ett stort antal statistiska tester.
Funktioner:
- R används mest tillsammans med JupyteR-stacken (Julia, Python, R) för att möjliggöra storskalig statistisk analys och datavisualisering. Bland de fyra allmänt använda Big Data-visualiseringsverktygen är JupyteR en av dem, 9000 plus CRAN (Comprehensive R Archive Network) -algoritmer och -moduler gör det möjligt att komponera alla analysmodeller som kör den i en bekväm miljö, justera den när du är på språng och inspektera analysresultaten genast. R-språk har följande:
- R kan köras inuti SQL-servern
- R körs på både Windows- och Linux-servrar
- R stöder Apache Hadoop och Spark
- R är mycket bärbar
- R skalar enkelt från en enda testmaskin till stora Hadoop-datasjöar
- Effektiv datahantering och lagringsanläggning,
- Det ger en uppsättning operatörer för beräkningar på matriser, i synnerhet matriser,
- Det ger en sammanhängande, integrerad samling av stora datavärktyg för dataanalys
- Det ger grafiska möjligheter för dataanalys som visas antingen på skärmen eller på papperskopia
Skytree: Skytree är ett stort dataanalysverktyg som ger dataforskare möjlighet att bygga mer exakta modeller snabbare. Det erbjuder exakta förutsägbara maskininlärningsmodeller som är enkla att använda.
Funktioner:
- Mycket skalbara algoritmer
- Artificiell intelligens för dataforskare
- Det gör det möjligt för dataforskare att visualisera och förstå logiken bakom ML-beslut
- Det är enkelt att använda GUI eller programmatiskt i Java via. Skytree
- Modellens tolkning
- Den är utformad för att lösa robusta prediktiva problem med dataförberedelsefunktioner
- Programmatisk och GUI-åtkomst
Lumify: Lumify anses vara en visualiseringsplattform, stor datafusion och analysverktyg. Det hjälper användare att upptäcka anslutningar och utforska relationer i deras data via en uppsättning analytiska alternativ.
Funktioner:
- Det ger både 2D- och 3D-grafvisualiseringar med en mängd automatiska layouter
- Länkanalys mellan grafenheter, integration med kartläggningssystem, geospatial analys, multimedianalys, realtidssamarbete genom en uppsättning projekt eller arbetsytor.
- Den levereras med specifika intagsbehandlingar och gränssnittselement för textinnehåll, bilder och videor
- Med funktionen Utrymmen kan du organisera arbetet i en uppsättning projekt eller arbetsytor
- Den bygger på beprövad, skalbar big data-teknik
- Stöder molnbaserad miljö. Fungerar bra med Amazons AWS.
Hadoop: Den långvariga mästaren inom Big Data-behandling, känd för sin kapacitet för storskalig databehandling. Det har lågt maskinvarukrav på grund av att Big Data-ramverket med öppen källkod kan köras lokalt eller i molnet. Den huvudsakliga Hadoop fördelar och funktioner är följande:
- Hadoop Distribuerat filsystem, inriktat på att arbeta med storskalig bandbredd - (HDFS)
- En mycket konfigurerbar modell för Big Data-bearbetning - (MapReduce)
- En resursplanerare för Hadoop-resurshantering - (YARN)
- Limet som behövs för att möjliggöra tredjepartsmoduler att arbeta med Hadoop - (Hadoop Libraries)
Den är utformad för att skala upp från Apache Hadoop är ett programramverk som används för grupperade filsystem och hantering av stora data. Den bearbetar datamängder av stora data med hjälp av MapReduce-programmeringsmodellen. Hadoop är ett open source-ramverk som är skrivet i Java och det ger plattformsstöd. Utan tvekan är det här det översta verktyget för stora data. Över hälften av Fortune 50-företagen använder Hadoop. Några av de stora namnen inkluderar Amazon-webbtjänster, Hortonworks, IBM, Intel, Microsoft, Facebook, etc. enkla servrar till tusentals maskiner.
hur man använder skannerklassen i java
Funktioner:
- Autentiseringsförbättringar när du använder HTTP-proxyserver
- Specifikation för Hadoop-kompatibla filsystemsansträngningar
- Stöd för utökade attribut för filsystem i POSIX-stil
- Det erbjuder ett robust ekosystem som är väl lämpat för att tillgodose de analytiska behoven hos en utvecklare
- Det ger flexibilitet i databehandling
- Det möjliggör snabbare databehandling
Qubole: Qubole datatjänst är en oberoende och allomfattande big data-plattform som hanterar, lär sig och optimerar på egen hand från din användning. Detta låter datateamet koncentrera sig på affärsresultat istället för att hantera plattformen. Av de många, få kända namn som använder Qubole inkluderar Warner musikgrupp, Adobe och Gannett. Den närmaste konkurrenten till Qubole är Revulytics.
Med detta kommer vi till ett slut på den här artikeln . Jag hoppas att jag har kastat lite ljus på din kunskap Big Data Analytics-verktyg.
Nu när du har förstått Big dataAnalytics-verktyg ochderas viktigaste funktioner, kolla in ' av Edureka, ett pålitligt online-lärande företag med ett nätverk av mer än 250 000 nöjda elever spridda över hela världen. Edureka-kursen Big Data Hadoop-certifiering hjälper eleverna att bli experter på HDFS, Garn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume och Sqoop med realtidsanvändningsfall på Retail, Social Media, Aviation, Tourism, Finance.